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GNSS拒止环境下基于共视图优化的无人机影像快速位姿估计与应急建图
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作者 辜第桢 杨耘 +5 位作者 赵波 李祖锋 郝国朴 陈世昌 杨成生 唐一亮 《地球科学与环境学报》 2025年第5期987-998,共12页
针对全球导航卫星系统(GNSS)拒止环境下无人机影像位姿估计效率低的问题,提出一种基于共视图优化的快速建图算法——NSG-VLAD算法。首先,利用尺度不变特征变换(SIFT)提取每张影像的特征,并利用局部聚合描述子向量(VLAD)算法将特征描述... 针对全球导航卫星系统(GNSS)拒止环境下无人机影像位姿估计效率低的问题,提出一种基于共视图优化的快速建图算法——NSG-VLAD算法。首先,利用尺度不变特征变换(SIFT)提取每张影像的特征,并利用局部聚合描述子向量(VLAD)算法将特征描述子聚合为全局特征向量;其次,利用基于图索引的近似最近邻搜索(ANNS)算法进行相似影像的检索;最后,对各个相似影像对构建共视图,并进行迭代匹配,从而提升影像特征匹配、影像位姿估计及应急场景建图的效率。在此基础上,利用NPU_FACTORY、NPU_PARK数据集以及3个自制数据集,将NSG-VLAD算法与具有代表性的Colmap开源软件和Metashape、Pix4Dmapper商业软件进行对比验证。结果表明:NSG-VLAD算法较Metashape商业软件重建速度提高了3倍,比Colmap开源软件快10倍以上,重投影误差优于Colmap开源软件和Metashape商业软件;在应急测绘任务下的三维点云建图速度高于同类方法至少2倍,验证了NSG-VLAD算法在地震灾害等GNSS拒止环境下的应急测绘中具有良好应用前景。 展开更多
关键词 无人机影像序列 应急场景 影像检索 共视图 特征匹配 位姿估计 运动恢复结构
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